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Enregistrement W4200453836 · doi:10.3138/mous.18.2.001

Non-Olympian Gods and Persuasive Speech in the <i>Aeneid</i>

2021· article· en· W4200453836 sur OpenAlexvenueno aff
David M. Pollio

Notice bibliographique

RevueMouseion Journal of the Classical Association of Canada · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueClassical Antiquity Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCharacter (mathematics)HumanityLiteraturePersuasionSisterArtPsychologyAestheticsPhilosophyLawSocial psychologyPolitical scienceTheology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Throughout Vergil’s Aeneid, non-Olympian gods, acting on behalf of Olympian gods, attempt to persuade mortals to undertake various destructive actions. Apart from Juturna (Book 12), non-Olympian gods such as Iris (Book 5), Somnus (Book 5), and Allecto (Book 7) are unable to persuade their audience with words alone and resort to their irresistible divine appearance or abilities to achieve their ends. Although these speeches rarely attract critical attention in their own right, we can be certain that Vergil complicates these episodes to convey information not only about the nature of the non-Olympian gods (and their relationship to mortals) but also about the character of the resisting mortals. In particular, I will demonstrate that Juturna is able to persuade the Rutulians to break the truce with the Trojans in Book 12 because she—both as a recent mortal and sister of Turnus—understands human behaviour, whereas the other non-Olympians fail precisely because their speeches do not reflect a true understanding of their audience’s humanity.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,847
Score d'incertitude au seuil0,916

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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